//===- TaskAwarePartitioning.cpp - Task-aware partitioning pass -*- C++ -*-===//
// 任务感知分区 Pass：将操作分配到生产者（WG0）或消费者（WG1）分区
//
// 基于 Tawa_algorithm_pseudocode.md 中的算法实现
//===----------------------------------------------------------------------===//

#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>

// 占位：实际实现需要 MLIR 头文件
// #include "mlir/Pass/Pass.h"
// #include "mlir/IR/BuiltinOps.h"
// #include "tawa/Dialect.h"

namespace tawa {

// 占位结构：表示 MLIR 操作节点
struct Operation {
    enum class Type {
        ADDRESS_COMPUTATION,  // 地址计算（ptr_add, ptr_offset, tma_descriptor）
        COMPUTATION,          // 计算（wgmma, dot, matmul）
        TMA_LOAD,            // TMA 加载
        OTHER
    };
    
    Type type;
    int partition = -1;  // -1: 未分配, 0: WG0, 1: WG1
    std::vector<Operation*> operands;
    std::vector<Operation*> users;
};

// 判断操作类型
bool isAddressComputation(const Operation* op) {
    return op->type == Operation::Type::ADDRESS_COMPUTATION;
}

bool isComputation(const Operation* op) {
    return op->type == Operation::Type::COMPUTATION;
}

bool isTMALoad(const Operation* op) {
    return op->type == Operation::Type::TMA_LOAD;
}

// 检查操作是否由迭代语句主导（支配树分析）
bool isDominatedByIterationStatements(const Operation* op) {
    // 占位：需要实现支配树遍历
    // 检查所有前驱是否都是 WG0（迭代语句）
    for (auto* operand : op->operands) {
        if (operand->partition != 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

// 拓扑排序（反向遍历用）
std::vector<Operation*> topologicalSort(const std::vector<Operation*>& graph) {
    std::vector<Operation*> result;
    std::unordered_set<Operation*> visited;
    
    // 简化版 DFS 拓扑排序
    std::function<void(Operation*)> dfs = [&](Operation* node) {
        if (visited.count(node)) return;
        visited.insert(node);
        for (auto* user : node->users) {
            dfs(user);
        }
        result.push_back(node);
    };
    
    for (auto* op : graph) {
        dfs(op);
    }
    
    return result;
}

// 任务感知分区算法
void taskAwarePartitioning(std::vector<Operation*>& graph) {
    // 反向遍历计算图（从输出到输入）
    auto sortedOps = topologicalSort(graph);
    std::reverse(sortedOps.begin(), sortedOps.end());
    
    for (auto* op : sortedOps) {
        if (isAddressComputation(op)) {
            // 标记为迭代语句（生产者分区 WG0）
            op->partition = 0;
        }
        else if (isComputation(op)) {
            // 标记为 tile 语句（消费者分区 WG1）
            op->partition = 1;
        }
        else if (isTMALoad(op) && isDominatedByIterationStatements(op)) {
            // TMA 加载由迭代语句主导，分配给 WG0
            op->partition = 0;
        }
        else {
            // 默认分配给消费者分区
            op->partition = 1;
        }
    }
}

// Pass 占位类
class TaskAwarePartitioningPass {
public:
    void runOnOperation() {
        // 占位：实际需要遍历 MLIR 模块
        // auto module = getOperation();
        // std::vector<Operation*> graph = collectOperations(module);
        // taskAwarePartitioning(graph);
        // annotatePartitions(graph);
    }
};

} // namespace tawa

// 占位：Pass 注册
// std::unique_ptr<mlir::Pass> createTaskAwarePartitioningPass() {
//     return std::make_unique<tawa::TaskAwarePartitioningPass>();
// }
